Machine Learning, ou aprendizado de máquina, é a capacidade de um software de aprender e se adaptar a novos dados sem a intervenção humana, permitindo reduzir custos e ganhar eficiência em diversas áreas.
No mundo dos negócios, a aprendizagem de máquina, como essa área da inteligência artificial também é chamada, é utilizada para tomar decisões baseadas em um grande volume de informações.
Entre as áreas que mais têm se beneficiado do uso avançado de códigos de software para identificar dados e fazer previsões estão: finanças e investimentos, publicidade, comércio eletrônico, crédito, veículos de imprensa, detecção de fraudes, entre outras.
Diversas pesquisas mostram que o mercado de aprendizado de máquina tende a registrar um forte crescimento, algumas inclusive apontam para uma expansão de quase 40% ao ano na próxima década.
Neste artigo, vamos entender melhor o conceito de machine learning, exemplos, em que situações é usado, como as empresas estão se beneficiando dessa tecnologia e como ela pode revolucionar o mundo do negócios nos próximos anos.
Os tópicos que iremos abordar a partir de agora são os seguintes:
O que é machine learning?
O significado de Machine learning é aprendizado de máquina. Trata-se de uma área da inteligência artificial que permite a um sistema computacional identificar e se adaptar a novos dados através de códigos avançados de programação, possibilitando, assim, tomar melhores decisões, automatizar processos e ganhar eficiência. Tudo isso sem a intervenção humana.
O objetivo do aprendizado de máquina é fazer com que um sistema consiga fazer previsões mais precisas ou tomar melhores decisões em um conjunto de possibilidades, sem que seja explicitamente programado para tanto.
O conceito por trás dessa técnica de ensino de máquinas é que suas decisões futuras tomem como base resultados que deram certo no passado, excluindo casos em que a resposta foi menos eficiente ou imprecisa.
Estamos falando de um dos ramos mais antigos da ciência da computação, e a capacidade das máquinas de tomar decisões autônomas, sem a instrução ou supervisão humana, é um dos temas mais retratados em obras de ficção científica ao longo dos séculos.
Como funciona o machine learning?
O aprendizado de máquina tem um funcionamento bastante complexo, em que um ou vários modelos são construídos com base em algoritmos e dados amostrais, a fim de treinar a máquina, permitir que faça inferências e tome decisões de forma autônoma.
Em outras palavras, a aprendizagem de máquina visa aprender com resultados positivos e evitar eventos indesejados do passado em iterações futuras, promovendo, assim, a eficiência e o ganho de produtividade em diversas áreas.
Grandes empresas têm investido bilhões de dólares para construir e implementar modelos de machine learning em suas organizações, no intuito de dinamizar processos, reduzir erros e aumentar a eficácia das mais variadas soluções.
É o caso da Amazon, gigante americana do comércio eletrônico, que utiliza o aprendizado de máquina em seu “marketplace” para permitir que vendedores externos façam a melhor correspondência dos seus produtos com as melhores categorias de vendas de forma muito simples, além de automatizar a tarefa de listagem de mercadorias no sistema.
Uso do machine learning
Diversos setores da economia precisam lidar com grandes quantidades de informação, em diferentes formatos e de diferentes fontes. A análise desses dados e a retirada de conclusões podem representar um enorme desafio para empresas e governos, especialmente se não investirem em capacidade computacional e tecnologias de armazenamento mais eficientes, como a nuvem.
Uma forma de as organizações conseguirem lidar da melhor forma com essas informações é através do uso da inteligência artificial, uma área em franca expansão e que concentra os esforços mais recentes da ciência da computação, especialmente com o avanço da digitalização da economia e da integração cada vez maior dos sistemas mundiais.
Entre os exemplos de áreas que vêm utilizando a aprendizagem de máquina de forma mais intensa, podemos citar:
- negociação de ativos no mercado financeiro;
- campanhas de marketing;
- plataformas de comércio eletrônico;
- sistemas de prevenção de fraudes;
- avaliação de risco de crédito;
- mecanismos de busca;
- tradução de idiomas;
- reconhecimento de voz;
- engenharia e construção;
- agricultura de precisão.
No Brasil, há diversos casos de sucesso no uso do aprendizado de máquina para prever padrões, otimizar operações e eliminar gastos desnecessário.
É o caso da seguradora de saúde Unimed, que firmou parceria com a empresa de inteligência artificial DataRobot para conseguir interpretar melhor sua imensidão de dados e tomar melhores decisões.
Através dessa iniciativa, a Unimed implementar projetos de machine learning em áreas como: marcação de consultas, atendimento virtual, contabilidade e identificação de fraudes, reduzindo despesas com abusos em reembolsos.
Ao falar sobre a parceria com a Unimed, o diretor da DataRobot no Brasil, Drey Dias, afirmou o seguinte, de acordo com a revista Apólice:
A inteligência artificial está gerando eficiência e impactos significativos, ajudando as empresas a melhorar seu entendimento da base de clientes, extrair insights para reduzir tempo de espera e oferecer ofertas personalizadas. Além de aprimorar a experiência do cliente, seguradoras como a Seguros Unimed, podem sentir os resultados diretamente em sua performance financeira. O retorno do investimento em inteligência artificial é claro, rápido e replicável em outras linhas do negócio.
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Crescimento do mercado de machine learning
Segundo dados divulgados pela Globe News Wire, o mercado de aprendizagem de máquina era avaliado em quase 15 bilhões de dólares em 2021 e deve registrar um crescimento anual composto de mais de 38% na próxima década.
A expectativa dos especialistas é que o mercado de machine learning supere a marca de 300 bilhões de dólares até 2030, o que mostra que o setor é um dos mais promissores em inteligência artificial e continuará recebendo investimentos maciços nos próximos anos.
De acordo com Felipe Souto, CEO da Bloxs, plataforma de soluções de acesso ao mercado de capitais para pequenas e médias empresas:
O machine learning é a nova fronteira da eficiência operacional e dos ganhos de produtividade. Empresas que atuam no mercado de capitais, por exemplo, podem melhorar sua alocação de ativos, identificar precocemente pontos de vulnerabilidade de determinadas ofertas, risco de crédito e potenciais fraudes, além de automatizar processos rotineiros, como a identificação da melhor solução de captação para uma determinada empresa. Encaro com muito otimismo essa área da inteligência artificial e acredito que as empresas que se preocuparem em melhorar seus processos com machine learning serão as que vão liderar seus respectivos setores no futuro próximo.
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